Deep learning nevrale nettverk, spesielt Convolutional Neural Networks (CNN), har revolusjonert digital bildebehandling ved å muliggjøre oppgaver som objektdeteksjon, segmentering og bildegenerering med enestående nøyaktighet og allsidighet.

Generative Adversarial Networks (GANs)

GAN-er bruker to konkurrerende nettverk, en generativ modell som skaper nye data og en diskriminerende modell som avgjør om de genererte dataene er ekte eller syntetiske. Dette muliggjør ulike applikasjoner som fotorealistisk bildegenerering og stiloverføring.

Bildemaling og denoising

Avanserte teknikker utnytter dyplæringsmodeller for sømløst å rekonstruere skadede eller degraderte bildeområder ved å fylle ut manglende eller ødelagte data. Dette har betydelige implikasjoner i bildegjenoppretting og forbedring.

Hyperspektral avbildning og analyse

Hyperspektral avbildning innebærer å samle inn data på tvers av mange smale spektralbånd. Nylige fremskritt innen bildebehandlingsalgoritmer gjør det mulig å trekke ut rikere informasjon, materialidentifikasjon og oppdagelse av anomalier.

3D-rekonstruksjon og skanning

Med fremskritt innen 3D-sensorer, beregningsmetoder og fotogrammetri utvikles 3D-modeller med høy kvalitet og virtuelle virkelighetsopplevelser fra virkelige bilder.

Medisinsk bildeanalyse

Dyplæringsdrevet bildebehandling hjelper til med sykdomsdeteksjon, diagnose og behandlingsovervåking i medisinske bildebehandlingsapplikasjoner som MR, CT-skanninger og patologi.